CN111649754A - 一种基于熟路路线的导航方法、系统和服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于熟路路线的导航方法，其包括：100：收集车辆位置数据和导航数据；200：基于收集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；300：根据触发条件，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户。相应地，本发明还公开了一种基于熟路路线的导航系统和用于基于熟路路线导航的服务器。本发明所述的基于熟路路线的导航方法、系统可以在没有开启导航情况下，提前给用户发出熟路路线交通状况提示，方便用户提前知情避开拥堵。

Description

一种基于熟路路线的导航方法、系统和服务器
技术领域
本发明涉及一种数据采集和处理方法及其系统，尤其涉及一种导航方法和系统。
背景技术
随着汽车产业的发展，车载导航已逐渐成为各类车型中的标配。用户可以通过车载导航制定和规划行程路线，具有十分重要的意义。
在实际用户在开车过程中，大部分车主的通勤场景，普遍为“懒人模式”，即一般不会主动设置家/公司的地址，不会设置如何规划路线，只是重复走自己每天熟悉的路线。这样导致了用户日常出行常常存在以下问题：若常走上下班路线发生严重拥堵时，拥堵情况不知道；如果严重延迟，预计耗时也不知道；需提前多久出发才能避免迟到，不知道；存在更优化的路线，不知道；或者导航规划的路线，不是熟路、不满意等等。
基于此，针对实际情况中存在的问题，期望获得一种基于熟路路线的导航方法及系统，其可以在还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。此外其还能减少车上用户的手动设置路线的操作，以用户习惯和个性化定制路线库，可以有效解决日常出行的痛点。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种基于熟路路线的导航方法，该基于熟路路线的导航方法还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线道路状况提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。此外其还能减少车上用户的手动设置路线的操作，可以以用户习惯和个性化定制路线库，能够有效解决日常出行的痛点。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于熟路路线的导航方法，其包括：
100：收集车辆位置数据和导航数据；
200：基于收集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；
300：根据触发条件，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户。
进一步地，在本发明所述的基于熟路路线的导航方法中，所述站立点数据包括：车辆用户的家庭地址、公司地址、通勤起始时间、通勤终止时间和通勤所耗时长。
进一步地，在本发明所述的基于熟路路线的导航方法中，所述车辆位置数据包括：车辆当前位置、车辆当前速度和车辆身份信息；并且/或者所述导航数据包括：导航时间、路径起始点和终点、导航路径计算长度、导航路径实际长度、用户导航账户ID。
进一步地，在本发明所述的基于熟路路线的导航方法中，所述触发条件包括：车辆点火和/或达到了距通勤起始时间预定时间段T的时刻。
进一步地，在本发明所述的基于熟路路线的导航方法中，在步骤200中，对收集的数据先进行预处理，然后确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。
相应地，本发明的另一目的在于提供一种基于熟路路线的导航系统，该导航系统可以还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线道路状况提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。此外该导航系统还能减少车上用户的手动设置路线的操作，可以以用户习惯和个性化定制路线库，能够有效解决日常出行的痛点。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于熟路路线的导航系统，其包括：
移动终端，其收集车辆位置数据和导航数据；
远端服务器，其基于移动终端采集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；在接收到触发条件的情况下，所述远端服务器基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户的移动终端发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户的移动终端。
进一步地，在本发明所述的导航系统中，上述移动终端包括手机终端和/或车机终端。
进一步地，在本发明所述的导航系统中，所述触发条件包括：车辆点火和/或达到了距通勤起始时间预定时间段T的时刻。
进一步地，在本发明所述的导航系统中，所述远端服务器先对收集的数据先进行预处理，然后确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。
本发明的另一目的在于提供一种用于基于熟路路线导航的服务器，该服务器可以有效保证在还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线道理状况提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。此外该服务器还能减少车上用户的手动设置路线的操作，可以以用户习惯和个性化定制路线库，能够有效解决日常出行的痛点。
为了实现上述目的，本发明提出了一种用于基于熟路路线导航的服务器，所述服务器基于收集到的车辆位置数据和导航数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；并在接收到触发条件的情况下，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并推送给相应车辆用户。
本发明所述的基于熟路路线的导航方法、系统和服务器相较于现有技术具有如下所述的优点和有益效果：
本发明所述的基于熟路路线的导航方法可以在还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线道路状况提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。
此外，该基于熟路路线的导航方法还能减少车上用户的手动设置路线的操作，可以以用户习惯和个性化定制路线库，能够有效解决日常出行的痛点。
相应地，本发明所述的基于熟路路线的导航系统和用于基于熟路路线导航的服务器同样也具有上述优点及有益效果。
附图说明
图1为本发明所述的基于熟路路线的导航方法在一种实施方式下的流程示意图。
图2为本发明所述的基于熟路路线的导航系统在一种实施方式下的系统架构图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图和具体的实施例对本发明所述的基于熟路路线的导航方法、系统和服务器做进一步的解释和说明，然而该解释和说明并不对本发明的技术方案构成不当限定。
图1为本发明所述的基于熟路路线的导航方法在一种实施方式下的流程示意图。
如图1所示，在本实施方式中，如图1所示，本发明所述的基于道路状况检测而进行安全驾驶的方法可以采用如下步骤：
100：收集车辆位置数据和导航数据。
需要说明的是，在步骤100中，收集的车辆位置数据可以包括：车辆当前位置、车辆当前速度和车辆身份信息。相应地，收集的导航数据可以包括：导航时间、路径起始点和终点、导航路径计算长度、导航路径实际长度、用户导航账户ID。具体收集数据如表1所示。
当车辆位置数据移动一段预设的距离时，或者当道路匹配链接ID变化时，可以采集一个点数据。相应的数据可以进行压缩，上传到服务器中，进行储存。例如，每当相应数据信息达到64KB时，在车辆点火或熄火时触发上传给后台服务器。每次导航结束，可以上传当次导航数据到服务器中储存。
在某些实施方式中，可以采用专为海量数据收集设计的Kafka大数据存储队列。此外，为了车辆位置数据和导航数据的数据安全及高可用性，可以使用2个存储副本。相应地，服务器中还可以设定一定的数据保存周期，例如设定保存周期为15天，以保证服务器可以正常储存车辆位置数据和导航数据。
表1列出了基于道路状况检测而进行安全驾驶的方法中收集的具体车辆位置数据和导航数据。
表1.
Figure BDA0002473137420000041
Figure BDA0002473137420000051
200：基于收集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。
在步骤200中，站立点数据可以包括：车辆用户的家庭地址、公司地址、通勤起始时间、通勤终止时间和通勤所耗时长。
需要说明的是，在步骤200中，可以对收集的数据先进行预处理，然后确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。预处理可以将收集的数据组织成便于其他系统处理的格式。其中，预处理可以包括数据清洗与重组。数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据库使用较长一段时间后，因为一些增、删、改等操作，使得数据的分布索引及相关数据会变得比较凌乱，从而影响数据库的效率。数据库重组可将数据库的相关信息重新组织。
在某些实施方式中，可以采用Spark Stream流式计算框架数据清理和分析，提供准实时的计算能力。相应地，还可以使用业内流行的大数据处理技术Hadoop HDFS来存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。此外，为了保障数据安全，存储副本数量可以为2个。为实现数据的正常储存，避免因储存空间不足而无法储存的问题，还可以设定一定的数据保存周期，例如设定保存周期为90天。
经过预处理后的数据可以提供给相应的服务器的数据统计和分析模块，其可以包括站立点(Standing Point)与熟路(Familiar Route)系统，经过其统计分析，可挖掘出用户的家/公司地址、熟路信息以及通勤上下班的时间等信息，识别出用户的专有标签数据，确定每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。在某些实施方式中，可以使用业内流行的分布式大数据计算框架Hadoop MapReduce来进行处理。
统计确定的每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线可以实时同步到服务器的应用服务中，应用服务中可以存储每个用户的站立点数据和熟路路线，当收到服务请求时，根据用户当前的位置、服务请求时间信息查找最优的预测目的地以及熟路，并计算相应路线上的路况信息。
300：根据触发条件，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户。
需要说明的是，步骤300中的实时交通状况数据来自于第三方实时状态提供方。此外，在步骤300中，触发条件可以包括：车辆点火以及达到了距通勤起始时间预定时间段T的时刻。
当达到了距通勤起始时间预定时间段T(例如通勤起始时间的前30分钟或前10分钟)的时刻时，激活触发条件时，开始监测交通事件对通勤路线的影响。一旦发现封闭类型事件、交通事故时间或严重拥堵，服务器重新计算新路径及预计到达时间。例如：
1)若通勤路线上存在非封闭且影响较严重的交通事件类型(交通事件中封闭事件占比70％左右，其余30％大部分均属于影响严重事件)：
提前一小时检查并计算通勤路径耗时T1，与通勤路径平均耗时T2比超过一定时间Bf(T2≤30min，Bf＝10min；30min<T2≤1h，Bf＝T2*33％；T2>1h,Bf＝20min)的情况下，提前一个动态的时间(T1-T2+20min)主动向相应车辆用户的移动终端发送提醒信息。
2)若通勤路线上仅存在非封闭的且影响较严重的交通事件类型：
延迟不超过一定时间Bf(T2≤30min，Bf＝10min；30min<T2≤1h，Bf＝T2*33％；T2>1h，Bf＝20min)的情况下，不向相应车辆用户的移动终端推送提醒信息。
3)若通勤路线上没有较严重的交通事件，有交通流造成的交通拥堵，则也向相应车辆用户的移动终端推送提醒信息。
4)若通勤路线上交通顺畅：则不向相应车辆用户的移动终端推送提醒信息。
此外，当用户将车辆点火，激活触发条件时：
1)用户在启动车辆后，如果通勤路线上有严重拥堵，直接可查看通勤路线上的路况拥堵信息，预计到达时间，并且免于手动设置目的地，提供推荐路线和备选路线。
2)用户在启动车辆后，如果通勤路线上没有严重拥堵，可查看预计到达时间，并且免于手动设置目的地，提供推荐路线和备选路线，其中常走的通勤路线作为推荐被提供。
图2为本发明所述的基于熟路路线的导航系统在一种实施方式下的系统架构图。
如图2所示，在该实施方式中，本发明所述的基于熟路路线的导航系统可以包括：移动终端、远端服务器。其中，移动终端可以包括手机终端和车机终端。车机终端包括数据收集服务模块1和预测导航模块2，手机终端包括预测导航模块3。
远端服务器可以包括：数据收集服务模块4、事件触发模块5、数据清洗和识别模块6、数据分析模块7、实时交通服务模块8、预测导航结果搜索服务模块9和在线算路模块10。此外，第三方实时状态状况提供方可以提供GPS位置11和实时交通12，分别可以给远端服务器中的数据分析模块7和实时交通服务模块8提供位置解析和实时交通数据。
需要说明的是，移动终端中车机终端的数据收集服务模块1可以收集车辆位置数据和导航数据，并将相应数据传输到远端服务器中。移动终端中车机终端的预测导航模块2可以在每次车辆点火时，向远端服务器的预测导航结果搜索服务模块9请求预测导航的结果，并将获得的结果信息以相应的HMI方式展示给用户。相应地，当触发条件为距通勤起始时间预定时间段T的时刻，触发服务请求，远端服务器的预测导航结果搜索服务模块9可以将预测导航结果发送到手机终端的预测导航模块3中，用户可以通过手机终端APP内部的预测导航接口，接收到远端服务器的预测导航结果搜索服务模块9推送的预测导航提醒。
相应地，远端服务器中的数据收集服务模块4可以接受车机终端的数据收集服务模块1传输的数据，进而引发事件触发模块5工作，并通知数据清洗和识别模块6进行工作。其中，事件触发模块5可以作为调度系统，引发远端服务器的功能模块工作。数据清洗和识别模块6可以整理数据收集服务模块4收集的数据，进行清洗和重组，组织成便于数据分析模块7处理的格式，传输到数据分析模块7中。数据分析模块7中包括站立点71和熟路72两个子模块，前者负责挖掘出用户的家/公司地点、通勤时间，后者负责挖掘出用户日常出行常走的路线，数据分析模块7可以将得到的每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线存储在预测导航结果搜索服务模块9中。此外，远端服务器中的实时交通服务模块8可以针对预测导航触发场景设计的要求，定制访问通用实时交通12的接口，接收第三方实时状态状况提供方提供的实时交通12信息，并将获取的实时信息反馈给预测导航结果搜索服务模块9和在线算路模块10。在线算路模块10作为辅助支撑系统，可以结合实时交通服务模块8的数据，计算路线并将结果反馈给预测导航结果搜索服务模块9。预测导航结果搜索服务模块9是本系统的核心应用服务模块，其存储了每个用户的站立点与熟路结果，当触发条件触发服务请求时，预测导航结果搜索服务模块9可以根据用户当前的位置、服务请求时间信息查找最优的预测目的地以及熟路，并计算相应路线上的路况信息，将预测导航结果推送到相应的移动终端中。
由此可见，本系统中的远端服务器可以基于移动终端采集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线，在接收到车辆点火和达到了距通勤起始时间预定时间段T时刻的触发条件的情况下，远端服务器可以基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户的移动终端发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户的移动终端。
综上所述可以看出，本发明的基于熟路路线的导航方法可以在还没有开启导航的情况下，提前给用户发出熟路路线道路状况提示，方便用户提前知情进行避开拥堵和避免迟到。此外，该基于熟路路线的导航方法还能减少车上用户的手动设置路线的操作，可以以用户习惯和个性化定制路线库，能够有效解决日常出行的痛点。
相应地，本发明所述的基于熟路路线的导航系统和用于基于熟路路线导航的服务器同样也具有上述优点及有益效果。
需要说明的是，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于熟路路线的导航方法，其特征在于，包括：
100：收集车辆位置数据和导航数据；
200：基于收集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；
300：根据触发条件，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户。
2.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述站立点数据包括：车辆用户的家庭地址、公司地址、通勤起始时间、通勤终止时间和通勤所耗时长。
3.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述车辆位置数据包括：车辆当前位置、车辆当前速度和车辆身份信息；并且/或者所述导航数据包括：导航时间、路径起始点和终点、导航路径计算长度、导航路径实际长度、用户导航账户ID。
4.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述触发条件包括：车辆点火和/或达到了距通勤起始时间预定时间段T的时刻。
5.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，在步骤200中，对收集的数据先进行预处理，然后确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。
6.一种基于熟路路线的导航系统，其特征在于，包括：
移动终端，其收集车辆位置数据和导航数据；
远端服务器，其基于移动终端采集的数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；在接收到触发条件的情况下，所述远端服务器基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下主动向相应车辆用户的移动终端发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并主动推送给相应车辆用户的移动终端。
7.如权利要求6所述的导航系统，其特征在于，所述移动终端包括手机终端和/或车机终端。
8.如权利要求6所述的导航系统，其特征在于，所述触发条件包括：车辆点火和/或达到了距通勤起始时间预定时间段T的时刻。
9.如权利要求6所述的导航系统，其特征在于，所述远端服务器先对收集的数据先进行预处理，然后确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线。
10.一种用于基于熟路路线导航的服务器，其特征在于，所述服务器基于收集到的车辆位置数据和导航数据确定并存储每一个车辆用户的站立点数据和熟路路线；并在接收到触发条件的情况下，基于相应车辆用户的站立点数据和熟路路线，提前获取熟路路线上的实时交通状况数据，并在熟路路线上的交通状况不佳的情况下向相应车辆用户发送提醒信息，并基于相应车辆用户的站立点数据重新规划推荐的导航路径，并推送给相应车辆用户。
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